Fonte dell'articolo: LXDAO
Nel campo della blockchain e dell'open source, la distribuzione efficiente dei fondi è sempre stata una sfida. Oggi, un progetto innovativo chiamato Deep Funding sta cercando di affrontare questo problema utilizzando l'intelligenza artificiale e la revisione decentralizzata. Questo progetto, sostenuto da Vitalik Buterin con un finanziamento iniziale di 250.000 dollari, non solo mira a risolvere il problema della distribuzione delle risorse nell'attuale ecosistema Ethereum, ma cerca anche di aprire nuove modalità di distribuzione dei fondi per beni pubblici futuri.
01、Deep Funding
Cos'è Deep Funding?
Deep Funding è un progetto innovativo che ottimizza la distribuzione dei fondi per beni pubblici attraverso l'AI e un meccanismo di revisione decentralizzato, e si propone di affrontare il problema dell'inefficienza nella distribuzione delle risorse nell'ecosistema Ethereum. L'obiettivo del progetto è costruire un sistema di distribuzione dei fondi equo, trasparente ed efficiente, a supporto di Ethereum e dei progetti open source chiave su cui dipende, per garantire uno sviluppo sostenibile a lungo termine.
Sito ufficiale: https://deepfunding.org/
Quale problema si vuole risolvere?
Attualmente, ci sono i seguenti problemi nella distribuzione dei fondi per beni pubblici in Ethereum:
L'irrazionalità delle decisioni umane: di fronte a problemi complessi e astratti, gli esseri umani spesso faticano a fare giudizi ragionevoli.
Preferenze per progetti superficiali: i meccanismi di finanziamento basati su elezioni tendono a finanziare progetti che sono apparentemente ovvi, trascurando le dipendenze tecniche profonde e i contributi complessi.
Questo ha portato a una mancanza di supporto adeguato per alcune infrastrutture fondamentali ma “nascoste” che sono cruciali per l'ecosistema Ethereum, e potrebbe anche sprecare risorse su progetti che sembrano importanti a breve termine ma hanno un valore limitato a lungo termine.
Con quale approccio stiamo risolvendo il problema?
Le soluzioni proposte da Deep Funding includono:
1. Costruire Deep Graph
Deep Graph è un grafo di dipendenza dinamico che mostra le relazioni di dipendenza tra i progetti e assegna pesi a ciascuna dipendenza. In questo modo, il contributo e il valore reale dei beni pubblici possono essere visualizzati, affrontando il problema delle “contribuzioni invisibili” difficili da misurare.
2. Pesatura e valutazione dei modelli AI
Input dei dati: basato su varie informazioni sui progetti open source (ad esempio, numero di stelle, attività dei contributori, data di aggiornamento, ecc.). Qui è necessario sfruttare la tua immaginazione e la tua comprensione del valore dei progetti open source.
Assegnazione dei pesi: i modelli AI assegnano pesi in base all'importanza delle dipendenze e all'impatto reale, regolando dinamicamente la distribuzione dei fondi.
Verifica e ottimizzazione: attraverso controlli della giuria sui modelli, per garantire la ragionevolezza dei pesi.
3. Meccanismo di valutazione della giuria
La giuria è composta da esperti che forniscono dati di addestramento per i modelli rispondendo a domande come “Qual è più importante, il progetto A o B?”. Questa scelta è stata fatta perché tali domande sono relativamente facili da discernere e rispondere.
Modello di collaborazione tra umani e AI: gli esseri umani si occupano della direzione e del giudizio di valore, mentre l'AI fornisce supporto per l'analisi dei dati. Successivamente saranno selezionati diversi modelli che si allineano bene con il consenso umano per l'applicazione.
4. Distribuzione equa dei fondi
Distribuire i fondi in base alla proporzione di contributo del progetto, ci sarà anche una parte di incentivi per i modelli premiati.
Deep Funding non sarà solo utilizzato per la costruzione e la distribuzione dei pesi del software open source; questo modello può essere applicato a qualsiasi scenario con dipendenze e distribuzioni. Ad esempio: articoli, musica, produzioni cinematografiche, ecc. Il software open source è solo un primo tentativo, e Deep Funding spera di diventare una soluzione adatta a vari scenari.
02、Competizione Deep Funding
Attualmente, la prima competizione di Deep Funding si concentra su GitHub e progetti open source, costruendo un grafo pesato attraverso le dipendenze dei progetti open source, per determinare l'importo delle donazioni che ogni repository dovrebbe ricevere. Poi ci si concentrerà sui progetti open source sotto l'etichetta Ethereum, in particolare sui client.
Lo stato attuale del progetto Deep Funding include:
Sponsorizzazioni e fondi: Vitalik Buterin ha fornito un finanziamento iniziale di $250,000.
Preparazione dei dati: raccolta del grafo di dipendenza di Ethereum, con circa 40.000+ dati di edge. È già stato preparato.
Progettazione del meccanismo: avviare una competizione di modelli AI (che si svolgerà su Kaggle), attualmente in fase di reclutamento di modelli AI.
Valutazione dei prototipi: attraverso estrazioni della giuria per verificare l'efficacia dei modelli; applicare il modello di peso delle dipendenze ai progetti correlati a Ethereum e osservare gli effetti reali.
Dei 250K in premio, $170k saranno distribuiti ai progetti in base al peso del grafo di dipendenza, $40k saranno premiati al modello che si comporta meglio nel controllo della revisione, $40k saranno premiati ai modelli presentati come open source, l'innovazione di questi modelli sarà valutata da una giuria di esperti.
Ci sono ancora molte sfide da affrontare
Equità della valutazione e meccanismo di incentivazione: come garantire la neutralità e il coinvolgimento a lungo termine della giuria? Come costruire una giuria equa ed efficace?
Efficacia dei modelli AI: come pesare accuratamente le dipendenze profonde, evitando abusi o meccanizzazioni dei modelli?
Meccanismo di aggiustamento dinamico: come bilanciare l'auto-valutazione e la revisione esterna, evitando bias?
Fonti di finanziamento e modalità di incentivazione: come attrarre più fondi per la distribuzione, specialmente per le contribuzioni non basate su codice?
Discuteremo e esploreremo progressivamente.
